• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2002.10e
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• pp.325-331
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• 2002

정보추출 시스템의 목적은 관심의 대상이 되는 특정 정보를 선택적으로 찾아내 제시하는데 있다. 따라서 도메인 정보에 의존적인 방법으로 정보추출이 이루어질 수밖에 없고, 이에 따른 도메인 정보 구축의 부담이 컸다. 이러한 부담을 줄이기 위해 본 연구에서는 특정 주제영역과 관련한 문서로부터 자동으로 이벤트 문장을 추출하는 시스템을 제안한다. 이벤트 문장이란, 특정도메인에서 다루어지는 이벤트의 구체적인 내용을 포함하고 있는 문장이다. 이러한 문장을 추출함으로써 기본적인 수준의 정보추출 요구를 만족시킬 수 있을 뿐만 아니라, 주출된 이벤트 문장을 도메인 정보 구축에 활용할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 동사, 명사, 명사구, 및 3W 자질을 이용하여 문장추출의 성능을 최대화하기 위한 방안을 제안하고, 세 개의 평가 도메인을 대상으로 실험을 수행하였다. 실험 결과, when 및 where 자질과 동사, 명사. 명사구의 가중치를 이용하여 문장 가중치를 계산함으로써 최적의 이벤트 문장추출 성능을 얻을 수 있음을 알 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2006.10e
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• pp.148-155
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• 2006

한국어 구문 분석에서 가장 어려운 작업들 중에 하나는 종속절의 의존관계 파악이다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해서 종속절의 의존관계를 걸을 구성하는 서술어부(동사와 어미)의 관련 정보의 유무에 따라 의존관계가 성립한다고 가정했다. 즉 각각의 절들의 서술부의 관련 정보의 유무로 보고, 이진 분류 문제로 이 문제를 해결하였다. 사용한 자질은 정적 자질(static feature)와 동적 자질(dynamic feature)를 구성되어 있다. 정적 자질은 동사와 어미에서 표면적인 어휘 정보이고 이는 단어, POS 테그 및 위치 정보들이다. 동적 자질은 문장에서 절이 가지는 문법적인 형태를 의미하고, 이를 추출하기 위해 간단한 규칙을 만들고 이를 바탕으로 CKY 차트 파서를 통하여 추출하였다. 기계학습 방법으로는 이진 분류 문제에서 널리 사용되는 SVM을 사용하였다. 실험 결과 어휘 정보들 중에서 어미의 정보만 사용하였을 경우는 64.4%의 정확도를 보였고 문법적인 정보인 동적 자질을 사용한 경우는 73.5%로 어휘 정보만을 사용한 경우 보다 9.1%의 성능 향상됨을 보였다

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2002.10e
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• pp.103-107
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• 2002

데이터 기반 기계번역의 성공여부는 대량의 데이터를 단기간에 구축하는 방법과, 또 구축된 데이터에 대한 효과적인 관리 방법이 좌우한다고 할 수 있다. 대표적인 데이터 기반 기계번역 방법론인 예제 기반 기계번역 방식이나 패턴 기반 기계번역 방식에서는 최소한의 학습 내지는 학습과정 없이 데이터를 구축하는 데에 연구가 중점적으로 이루어져왔으나, 데이터의 관리 문제에 대해서는 많은 연구가 이루어지지 못하였다. 그러나 데이터의 확장 못지않게 데이터의 효율적인 관리도 데이터 기반 기계번역 시스템의 개발에서 매우 중요하다. 이 논문에서는 사/피동 링크 등을 이용하여 사전을 재구성하는 것이 데이터의 일관성과 관리성을 향상시키고, 이론적인 면에서는 정보 기술상의 잉여성을 줄인다는 점을 보인다. 또한 이러한 정보에 기반하여 기구축된 동사구 패턴으로부터 대역어 정보를 이용하여 새로운 패턴을 만들어내는 방법론도 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.669-672
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• 2005

단어가 지니는 의미를 이미지로 처리하면 그 단어의 이미지가 단순화되면서 높은 인식률을 가질 수 있다는 장점을 지닌다. 이러한 장점을 이용하여 언어장애인들을 위한 유용한 보완대체 의사소통 학습도구에 하나로 이미지 전자 사전을 구축하고자 한다. 우선 동사와 조합되는 용어들의 패턴들을 면밀히 조사하여 그 패턴들을 영역과 자질의 카테고리로 분류하고, 그 카테고리에 속하는 기본 데이터들을 정리하여 분류된 데이터를 하위범주화 방식을 통해 검색을 보다 용이하게 하였다. 더욱이 언어장애인들이 많이 쓰이는 단어를 조사하고, 그 단어를 중심으로 한 모듈을 이용하여, 각각에게 해당되는 이미지를 수집함으로 단어들의 의미를 표현하고 인식할 수 있도록 하는 인터페이스를 구축하는데 중점을 두었다. 또한 언어장애인이 직접 명사와 동사를 조합하여 그 완성여부를 검토할 수 있는 학습기능을 추가함으로 인해 보다 실생활에 유용하고 교육적인 이미지 전자 사전을 구축하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.06a
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• pp.103-109
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• 2000

본 논문은 효율적인 한국어 구문분석을 위해 먼저 구묶음 분석(Chunking) 과정을 적용할 것을 제안한다. 한국어는 어순이 자유롭지만 명사구와 동사구에서는 규칙적인 어순을 발견할 수 있으므로, 규칙을 이용한 구묶음(Chunking) 과정의 적용이 가능하다. 하지만, 규칙만으로는 명사구와 동사구의 묶음에 한계가 있으므로 실험 말뭉치에서 어휘 정보를 찾아내어 구묶음 과정(Chunking)에 적용한다. 기존의 구문분석 방법은 구구조문법과 의존문법에 기반한 것이 대부분인데, 이러한 구문분석은 다양한 결과들이 분석되는 동안 많은 시간이 소요되며 이 중 잘못된 분석 결과를 가려서 삭제하기(pruning)도 어렵다. 따라서 본 논문에서 제시한 구묶음(Chunking) 과정을 적용함으로써, 잘못된 구문분석 결과를 미연에 방지하고 의존문법을 적용한 구문분석에 있어서 의존관계의 설정 범위(scope)도 제한할 수 있다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.5 no.2
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• pp.56-61
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• 2000

The quality of English to Korean Machine Translation depends on how well it deals with target word selection of verbs containing enormous ambiguity. Verb sense disambiguation can be done by using collocation, but the construction of verb collocations costs a lot of efforts and expenses. So, existing methods should be examined in the practical view points. This paper describes the practical method of target word selection using existing collocation and semantic distance computed from minimum semantic features of nouns.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.451-453
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• 2005

본 논문에서는 한국어에 있어 '에, 로'를 격표지로 하는 부사격에 대한 의미역 결정 모델에 대해 다루고 있다. 의미역 결정은 의미 분석의 핵심 과정 중 하나이고 자연언어처리에서 해결해야 할 중요한 문제이다. 본 논문은 기존 연구와 언어학 논저를 참고해서 의미역 결정에 유용한 자질들을 정리하였고 SVM을 이용하여 의미역 결정 모델을 구축하였다. 또한 기존 연구와 차별적으로 기능동사 구문의 처리와 지배소 개념의 유사도 보정 방법을 사용하여 보다 견고한 모델을 만들 수 있었다. 성능 평가 결과 개념(Concept)만을 사용한 기본 모델에 비해서 평균 $9\%$의 정확률 향상을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.475-477
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• 2005

본 연구는 신문기사나 백과사전 등의 문서에서 빈번히 발생하는 동사 파생 접미사와 어미가 생략된 형태의 서술성 명사를 동사로 복원하는 방법에 대한 것으로 이러한 복원은 문장구조 분석에 영향을 미친다. 기존 연구는 간단한 규칙만을 사용하지만 규칙을 사용하는 방법은 재현률에서 성능 저하를 보이기 때문에 본 연구에서는 이러한 생략 형태를 구분하여 규칙과 통계 방법을 사용하여 각각 적합한 형태에 적용하였다. 본 연구의 접근 방법은 규칙 기반에 비해 약 $30\%$, 통계 기반에 비해 약 $8\%$의 성능 향상을 보여서 문장 구조 분석에서는 $3.6\%$의 성능 향상을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.958-961
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• 2010

본 논문에서는 고객의 초기 요구 문서인 문제 기술서로부터 문장 분석을 통하여 개념클래스를 도출하는 방법에 대하여 제안한다. 문제기술서는 개발할 시스템에 대한 고객의 요구사항을 개괄적으로 작성된 문서로서 요구사항을 분석하고 설계할 때 이용되는 초기 문서 역할을 한다. 개발자는 이 문서의 내용을 바탕으로 시스템에 중요한 개념클래스를 도출하는 작업을 시작한다. 시스템 개발에 사용될 개념클래스들을 도출하는 것은 객체지향적인 설계에서 중요한 과정이다. 문서 기술서로부터 개념클래스 도출 과정은 주로 개발자의 경험과 직관에 의존하는 경향이 있으며 경험이 많은 전문 개발자들은 문제 기술서로부터 개념클래스들을 올바르게 도출할 수 있지만 초보 개발자의 경우 도출에 어려움이 따른다. 이러한 문제점의 개선 방법으로 기술서의 문서에서 문장 단위로 형태소 분석을 통하여 명사와 동사를 추출한다. 추출된 명사를 통하여 2가지 분류 기준에 따라 개념클래스 도출하고, 이후 동사를 이용하여 개념클래스 간의 관계 설정하는 방법을 제안한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.465-471
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• 2001

본 연구에서는 동형이의어 분별을 위하여 허정(2000)이 제시한 "사전 뜻풀이말에서 추출한 의미정보에 기반한 동형이의어 중의성 해결 시스템" 이 가지는 문제점과 향후 연구과제로 제시한 문제들을 개선하기 위하여 Bayes 정리에 기반한 동형이의어 분별 모델을 제안한다. 의미 분별된 사전 뜻풀이말 코퍼스에서 동형이의어를 포함하고 있는 뜻풀이말을 구성하는 체언류(보통명사), 용언류(형용사, 동사) 및 부사류(부사)를 의미 정보로 추출한다. 동형이의어의 의미별 사전 출현 빈도수가 비교적 균등한 기존 9개의 동형이의어 명사를 대상으로 실험하여 비교하였고, 새로 7개의 동형이의어 용언(형용사, 동사)을 추가하여 실험하였다. 9개의 동형이의어 명사를 대상으로 한 내부 실험에서 평균 99.37% 정확률을 보였으며 1개의 동형이의어 용언을 대상으로 한 내부 실험에서 평균 99.53% 정확률을 보였다. 외부 실험은 국어 정보베이스와 ETRI 코퍼스를 이용하여 9개의 동형이의어 명사를 대상으로 평균 84.42% 정확률과 세종계획의 350만 어절 규모의 외부 코퍼스를 이용하여 7개의 동형이의어 용언을 대상으로 평균 70.81%의 정확률을 보였다.